肾纤维化病程相关lncRNA Illumina测序结果

研究采用单侧输尿管结扎(UUO)建立大鼠肾纤维化模型,设对照组及造模2、4、6周组,通过常规生化标志物监测肾功能,筛选差异表达lncRNA并进行Gene Ontology与KEGG功能注释,利用Cytoscape可视化基因互作网络

dataone
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基因组分类renal fibrosislong noncoding RNATranscriptome analysis
LNCRNA Illumina sequencing results associated with renal fibrosis disease progression

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

肾纤维化病程相关lncRNA Illumina测序结果

LNCRNA Illumina sequencing results associated with renal fibrosis disease progression

该数据集为肾纤维化病程相关的lncRNA Illumina测序结果,来源于search.dataone.org。研究采用单侧输尿管结扎(UUO)建立大鼠肾纤维化模型,设对照组及造模2、4、6周组,通过常规生化标志物监测肾功能,筛选差异表达lncRNA并进行Gene Ontology与KEGG功能注释,利用Cytoscape可视化基因互作网络。数据可用于肾纤维化进展中lncRNA表达谱分析及候选分子功能研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:筛选并鉴定参与肾纤维化进展的长链非编码RNA(lncRNA),并探索其功能。方法:采用单侧输尿管结扎(UUO)建立大鼠肾纤维化模型。动物随机分为四组:对照组、模型2周组(MOD-2)、MOD-4和MOD-6。通过测定常规生化标志物水平监测肾功能。筛选对照组与模型组之间的差异表达lncRNA(DE-lncRNA),并利用Gene Ontology和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes分析对其功能进行注释。使用Cytoscape可视化基因互作网络。结果:转录组分析显示,与对照组相比,MOD-2组有243个DE-lncRNA(82个上调,161个下调),216个DE-lncRNA(95个上调,121个下调

【主题与分类】

主题标签:renal fibrosis、long noncoding RNA、Transcriptome analysis。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0f4607ec9fcb7054dee25b152c6c2d499ef3569a3444b55781881e600ce73542

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

目的:筛选并鉴定参与肾纤维化进展的长链非编码RNA(lncRNA),并探讨其功能。方法:采用单侧输尿管梗阻(UUO)建立大鼠肾纤维化模型。将动物随机分为四组:对照组、模型2周组(MOD-2)、MOD-4组和MOD-6组。通过检测常规生化标志物水平监测肾功能。筛选对照组与模型组之间差异表达的lncRNA(DE-lncRNA),并采用基因本体论和京都基因与基因组百科全书分析对其功能进行注释。使用Cytoscape可视化基因相互作用网络。结果:转录组分析显示,与对照组相比,MOD-2组有243个DE-lncRNA(82个上调,161个下调),MOD-4组有216个DE-lncRNA(95个上调,121个下调),MOD-6组有70个DE-lncRNA(39个上调,31个下调)。

C…,,,# 与肾纤维化疾病进展相关的LNCRNA Illumina测序结果 https://doi.org/10.5061/dryad.g4f4qrfxw 在大鼠肾纤维化过程中,通过Illumina HiSeq测序平台获得的原始图像数据文件经Base Calling分析转换为Sequenced Reads。我们称之为Raw Data或Raw Reads。## 数据和文件结构说明 文件名中的1和2分别代表双端测序文件 结果文件说明:fq.gz文件为高通量测序的原始测序序列,结果以FASTQ文件格式存储。包含测序序列的序列信息及相应的测序质量信息。FASTQ文件中的每条read由四行描述,其格式如下:@HWI-ST1276:71:C1162ACXX:1:1101:1208:2458 2:N:0:CGATG CTGGCTCCGGAGGGGATGGAGGCGGCACTCCCGCCAAGGATGCGTTG… + BCBFFFFDHHHHHJJ? EAGIIIAHIJII…

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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